DataFrame当中同样有类似的方法,我们一个一个来看。 首先是sum,我们可以使用sum来对DataFrame进行求和,如果不传任何参数,默认是对每一行进行求和。 除了sum之外,另一个常用的就是mean,可以针对一行或者是一列求平均。 由于DataFrame当中常常会有为NA的元素,所以我们可以通过skipna这个参数排除掉缺失值之后再计算平均值。
升序:ascending=True(默认值),降序:ascending=False 若不设置接收对象名,则在原数据上进行排序 准备工作 # 导入importpandasaspd# 模拟数据df=pd.DataFrame({'姓名':['张三','李四','王五','赵六','孙七','周八','九九'],'性别':['男','男','男','男','女','女','女'],'收入':[1000,2000...
DataFrame 的排序操作 在DataFrame中,可以根据某一列或某几列,对整个DataFrame中的数据进行排序。(默认的排序方式是升序) 升序 比如说,在数据源Salaries.csv中的数据,按照薪资的升序进行排序,代码如下。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("Salaries.csv") df_sorted = df.sort_values...
DataFrame中的排序分为两种,一种是对索引排序,一种是对值进行排序。 索引排序:sort_index(); 值排序:sort_values(); 值排名:rank() 对于索引排序,涉及到对行索引、列索引的排序,并且还涉及到是升序还是降序。函数df.sort_index(axis= , ascending= , inplace=),需要特别注意这三个参数。axis表示对行操作,...
import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [30, 25, 35], 'S
1.DataFrame按内容进行排序 使用df.sort_values(by, ascending=True)进行排序,该函数有很多参数,最常用的就这俩,其余的参数博客结尾会讲到(至于为什么最后讲,我先卖个关子) by:指定单个键或者多个键进行排序 ascending=True默认为升序,False为降序 # 指定单个键 ...
method:表示在相同值的情况下所使用的排序方法,参数如下:average:默认值,平均值排名;min:最小值排名;max:最大值排名;first:按第一次出现的顺序排列;dense:密集排序,类似于最小值排序,,但排名每次只增加1,相同排名的数据只只占据一个名词。 numeric_only:对于DataFrame,如果设置值为True,并只对数字列进行排序。
根据值排序：使用sort_values方法。通过by参数传入希望排序参照的列名，可以是一列或多列。同样可以指定ascending参数来指定排序顺序。默认是对行进行排序，不能对列进行排序。排名：使用rank方法。可以指定method参数来决定排名的计算方式，如first等。对于DataFrame，可以通过axis参数指定是以行为单位计算排名...
一、按列排序 DataFrame的sort_values()方法可以对指定的一列或多列进行排序。下面是一个例子：```python import pandas as pd data = {'name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],'age': [21, 25, 18, 20],'score': [90, 85, 92, 88]} df = pd.DataFrame(data)df_sorted = df.sort_...